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Ajuda na Escolha do Tema do TCC: Sistemas com ML/IA em Diferentes Contextos

Olá pessoal! Estou em um momento importante do meu curso e gostaria muito de ouvir as experiências e perspectivas de quem já passou por isso ou trabalha nessas áreas.
Contexto
Estou escolhendo o tema do meu TCC e meu orientador foi bem receptivo com minha ideia inicial: um sistema de detecção de pessoas para missões de resgate. Embora o conceito tenha sido bem recebido, encontrei algumas limitações práticas que estou avaliando:

A necessidade de um dataset específico com imagens reais de cenários de resgate
A dificuldade em validar o sistema em situações práticas (segurança, acesso, etc.)
O escopo acaba sendo bastante ambicioso para um TCC

Meu orientador sugeriu então explorar ideias semelhantes — sistemas treinados para tarefas específicas — mas com um escopo mais viável e validação mais acessível.
Ideias Alternativas que estou considerando

  1. Sistema de recomendação inteligente de drinks
    Aplicar aprendizado de máquina para sugerir drinks com base em preferências do cliente. Seria viável usar dados de avaliações/preferências, e a validação seria mais prática (testar com usuários reais, por exemplo).
  2. Assistente virtual para gestão de material de aulas
    Um sistema que ajude professores com dificuldade em tecnologia a organizar, catalogar e recuperar conteúdos de aulas. Algo que combinasse organização com interfaces simples e acessíveis.
  3. Manter a ideia original com ajustes
    Trabalhar com datasets públicos (simulações, vídeos de treinamento) e validar de forma controlada, reduzindo o escopo.
  4. Outras ideias na área agrícola
    Meu orientador mencionou essa possibilidade, mas ainda não explorei profundamente.
    Minhas dúvidas principais

Qual dessas ideias teria um bom balanço entre ambição técnica e viabilidade prática?
Como vocês avaliam a disponibilidade de dados para cada um desses cenários?
Vocês têm experiências ou conselhos sobre validação de sistemas de ML em contextos reais?
Existem armadilhas comuns nesse tipo de escolha que eu deva evitar?
Alguém aqui tem experiência com projetos similares?

O que espero dessa conversa
Agradeço antecipadamente qualquer perspectiva que vocês possam compartilhar — seja crítica construtiva, sugestões de refinamento, experiências pessoais ou até ideias que eu ainda não considerei. Estou bem aberto a feedback e a explorar novas possibilidades.
Obrigado! 🙏

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Meus 2 cents,

Algo relativamente simples de implementar e tem bom material disponivel seria um "identificador para chas/plantas medicinais".

Ja tem algo no mercado, mas tambem tem espaco. Nao consigo ver como uma aplicacao comercialmente viavel - mas para um TCC ta valendo.

A pessoa tira uma foto de um pacote de "cha de ervas" (daqueles vendidos em feira mesmo) para identificar. Ou tirar a foto de uma planta em um "jardim" e descobrir qual eh (e possiveis usos medicinais).

De qualquer forma, continue postando como esta indo o TCC, eh bem legal de acompanhar.

Saude e Sucesso !

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Obrigado pela sugestão!

Realmente interessante — vou analisar a ideia com atenção. Tem potencial para um TCC, é bem mais viável e testavel.

Vou continuar compartilhando o progresso por aqui. Acho importante documentar esse processo porque muita gente deve estar na mesma situação, escolhendo tema e validando ideias. Qualquer avanço, eu posto!

Valeu mesmo!

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Cara, meus 2 cents no assunto.

Estive em uma situação similar e, pra TCC, eu sugeriria mudar o paradigma e trabalhar com algo não-supervisionado. Você muda totalmente a perspectiva: ao invés de ter uma ideia e, agora, ter que achar um dataset pra validar ela, você tem um dataset e, agora, só precisa extrair valor dele.

Eu gosto muito de métodos não-supervisionados e auto-supervisionados. Pra um TCC, acredito que trabalhar com algum método de clusterização ou redução de dimensionalidade seria muito legal, e te daria uma bagagem massa pra indústria também.

Agora, sugestões:
Se você topa fazer algo na área agrícola, experimente aplicar algum framework de SSL para diminuir a dependência em labels. Seria um TCC muito legal. Confira esses papers:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37040288/
https://www.mdpi.com/2072-4292/14/21/5500

Se SSL for muito fora da realidade, pode experimentar agrupar tipos de solo (clustering) ou detecção de anomalias (autoencoders, GANs) em sensores climáticos. Tem vários datasets públicos tipo da EMBRAPA ou até do Kaggle que vc pode usar. Você pode definir como objetivo ajudar na tomada de decisões (necessidade de irrigar, por exemplo) sem supervisão.

Se você quer fazer algo pra "clientes" (como mencionou drinks), pode trabalhar com agrupamento de usuários, por exemplo. É algo mais "batido", mas relevante sempre. Seu objetivo seria criar perfis de usuários (pense numa Netflix, "fãs de comédia", "fãs de ação", "usuários indecisos") sem rótulos, só com base nos dados que tem relacionados a eles.

No mais, eu fiz um trabalho pra uma matéria em que explorei clusterização de dados eleitorais. Segundo minha professora, pegar aquele trabalho e estender um pouco mais seria um TCC. Segue o link caso sirva de inspiração:
https://github.com/heitornolla/Analysis-of-Voter-Abstention-through-Clustering